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Kafka实战
￥57.47
本书旨在介绍Kafka的核心功能，以及如何在实际项目中使用它。本书主要内容包括Kafka的核心概念，如何使用Kafka Connect设置和执行基本ETL任务，如何将Kafka用于大型数据项目，如何执行管理任务，如何生成和使用事件流，如何在Java应用程序中使用Kafka，如何将Kafka实现为消息队列等。通过阅读本书，读者应该很快就会掌握如何在日常工作流程中使用Kafka，还可以始深研究更高级的Kafka主题。 本书适合软件发人员阅读，也可作为计算机相关专业的教材。
计算机视觉实践教程:基于PyTorch
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本书内容分为两部分：计算机视觉实践和实践参考代码及解析。其中，计算机视觉实践部分涵盖计算机视觉实践基础、软件环境安装及图像显示、滤波处理与多层特征表达、图像特征提取与可视化、图像特征对应与对齐、二值图像的特征计算、图像分割、语义分割、纹理特征计算、摄像机模型参数恢复、光流计算、三维重建技术、传统目标识别技术、传统目标跟踪技术、智能目标识别与跟踪、点云语义分割、点云三维重建和视觉语言模型；实践参考代码及解析部分则提供了计算机视觉实践部分的实践参考代码及解析。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程及电子类专业的本科生、研究生和教师的实践参考书，也可作为计算机应用工程领域开发人员的参考资料。对于未接触过计算机视觉先行课程的读者，本书提供了易于理解和循序渐进的学习路径，帮助他们掌握计算机视觉的算法实践。
深度对话GPT-4
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人工智能技术的发展日新月异，提示工程不仅极大地提高了人工智能在各个领域的应用效率和准确性，还为人类了一扇通往智能化世界的大门。大语言模型如同一位博学多才的智者，拥有处理和理解自然语言的超凡能力。提示工程可以看作与这位智者沟通的桥梁和工具，其关键在于如何提出精准而富有启发性的问题，激发大语言模型的创造力和解决问题的能力。 本书作者通过与GPT-4的深度对话，精心梳理了一系列重要的提示工程实践秘诀。全书共7章，从了解大语言模型的化之路始，循序渐地介绍了提示词及提示工程的知识和实践技巧，并结合GPT-4在各领域的应用案例展现了大语言模型的强大魅力。此外，本书还基于Azure OpenAI Studio平台讲解了具体的应用发实践。 本书适合对大语言模型及提示工程感兴趣的读者阅读，书中丰富的案例能帮助读者全面了解和掌握提示工程及其应用。
Python财务应用编程
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本书结合具体实例由浅深、从易到难地讲解Python财务应用的精髓。本书按知识结构分为两篇（共11章），第一篇为基础门篇，讲解Python基础知识、NumPy数组、财务数据采集、财务数据处理与可视化、财务报表分析；第二篇为案例实战篇，讲解企业利润管理、企业成本管理、企业流动资产管理、企业固定资产管理、企业筹资决策分析、企业投资决策分析。 随书附赠的电子资料包括书中案例素材和源代码、所有实例操作过程以及基础知识的视频教程。 本书适合作为财务数据分析相关人员的学习参考书，也适合作为各学校和培训机构相关专业教师和学生的教学和自学辅导书。
数据存储架构与技术(第2版)
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本书介绍数据存储架构与技术，涵盖存储盘与存储介质、存储阵列、存储协议、键值存储、文件系统、网络存储体系结构、分布式存储系统、存储可靠性、存储安全、数据保护等基础内容，对存储维护、存储解决方案、存储技术趋势与发展等主题行了深讨论，以新的研究成果作为案例，同时提供习题帮助读者加深对数据存储的理解与运用。 本书适合计算机及相关专业高年级本科生或研究生阅读、学习，同时也可供相关专业技术人员参考。
好代码 ,坏代码
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本书分享的实用技巧可以帮助你编写鲁棒、可靠且易于团队成员理解和适应不断变化需求的代码。内容涉及如何像高效的软件工程师一样思考代码，如何编写读起来像一个结构良好的句子的函数，如何确保代码可靠且无错误，如何行有效的单元测试，如何识别可能导致问题的代码并对其行改，如何编写可重用并适应新需求的代码，如何提高读者的中长期生产力，同时还介绍了如何节省发人员及团队的宝贵时间，等等。
算法分析导论(第2版)
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本书全面介绍了算法的数学分析所涉及的主要技术，涵盖的内容来自经典的数学课题（包括离散数学、初等实分析和组合数学等），以及经典的计算机科学课题（包括算法和数据结构等）。本书的重是平均情况或概率性分析，书中也论述了最差情况或复杂性分析所需的基本数学工具。本书第 1 版为行业代表性著作，第 2 版不仅对书中图片和代码行了更新，还补充了新章节。全书共 9章，第 1 章介绍算法分析；第 2～5 章介绍数学方法；第 6～9 章介绍组合结构及其在算法分析中的应用。 本书适合作为高等院校数学、计算机科学以及相关专业的本科生和研究生的教材，也可供相关技术人员和爱好者学习参考。
R语言编程
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这是一本基于 tidyverse 门 R 语言编程的书，本书从基本的编程语法讲起，适合编程零基础的读者阅读。本书结合新的 R 语言编程范式，让读者学习更高效率的 R 编程，尤其是真正用整洁优雅的数据化编程思维解决一系列数据问题，包括数据清洗、数据处理、数据可视化、统计建模、文档沟通等，并在附录中将透视表、网络爬虫、高性能计算、机器学习等典型应用囊括其中，为读者提供了丰富的R实用编程案例，也可作为一本 R 语言语法大全的工具书。 本书面向热爱R语言编程的读者，适合统计学、数据分析、数据可视化等领域的读者阅读参考，也可以作为高等院校相关专业的 R 语言教材。
AI辅助React Web应用开发实践:基于React 19和GitHub Copilot
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本书旨在系统介绍React框架，围绕React18及后续版本的核心发范式--函数组件和Hooks展，并以一款聊天应用的发为例演示如何运用现代React技术发Web应用。另外，本书还将探讨 AI技术在React前端发中的应用实践。 本书分为3个部分。第一部分是React基础，从创建React项目手，先系统介绍JSX 语法、React组件、基础HooksAPI等基础知识，再介绍如何使用props、state、context等数据驱动 React发，如何利用副作用和事件处理实现业务、交互逻辑，以及如何发组件样式。第二部分是React 阶，深介绍生命周期与虚拟DOM、应用状态管理及相关框架、优化性能与用户体验，并从自定义Hooks、代码复用等角度介绍如何发可扩展的React代码。第三部分是Web应用发，以聊天应用为载体，结合 React技术生态，演示前端路由、表单处理、与服务器端通信、质量保证、工程化与架构等，并以发 AI 聊天机器人为例探索AI时代前端发的创新方向。同时，本书会在相关章节中融AI辅助发的内容，涵盖AIIDE、智能体代码生成、组件拆分辅助、性能问题分析、样式代码生成和单元测试、代码审查等。 本书既适合有一定编程经验的Web应用程序发人员阅读，也可作为高校及培训机构相关专业课程的教学用书。
编写整洁的Python代码(第2版)
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这是一本介绍如何实现Python代码整洁的书，主要介绍如何使用Python 3.9引的新特性提升编码技能。此外，本书还介绍了以下内容：通过利用自动化工具建立高效的发环境，利用Python中的魔法方法来编写更好的代码，抽象代码复杂性并封装细节，使用Python特有的特性创建高级的面向对象设计，通过使用面向对象设计的软件工程原则创建强大的抽象来消除代码重复，使用装饰器和描述符创建特定于Python的解决方案，运用单元测试方法有效重构代码，以及通过实现整洁的代码库为构建坚实的架构下基础等。 本书对新手程序员和有经验的程序员同样适用，也适合想通过编写Python代码来节省成本和提高效率的团队领导、软件架构师和高级软件工程师参考。当然在阅读本书前，读者应掌握一些Python基础知识。
R语言医学多元统计分析
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随着医学研究和信息技术的快速发展，多元数据分析方法广泛应用于医学各个领域。R 是一款优秀的源软件，有着实用的统计计算与可视化功能。本书使用 R 语言，结合精选的医学实例介绍常用多元统计分析方法。 统计分析方法只有在实际应用中才能得到直、生动的验证。本书强调实战和应用，尽量淡化统计公式的推导和计算过程。通过本书的学习，读者能熟练使用 R 语言及相关包实现多元统计计算，还能更深地理解多元数据分析方法。 本书可作为医学院校高年级本科生或研究生的多元统计分析课程教材，亦可作为其他专业读者和科研工作者从事科研活动的参考资料。全书附有代码和数据集，每章后都有习题，书后附有习题参考答案，可供读者自学使用。
C++对象模型详解
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本书基于GCC Clang编译器深讲解C 对象模型的相关知识，涵盖C 对象的内部工作原理及底层的汇编实现机制。 本书先介绍对象模型的基本概念，并引两个用于研究C 代码实现的源工具一cppinsights和 Compiler Explorer。着，依次讲解C 数据语义学，即编译器如何布局C 对象模型中的数据成 C 函数语义学，包括编译器如何实现C 中的多态、如何调用虚函数等;C 构造、析构语义学，涉及编译器对 C 对象的构造和析构方式，包括全局对象和静态局部变量的构造等内容;C 异常处理，包括GCC中异常处理的实现方式及实践准则;C 运行时类型识别(RTTI)的实现原理，包括 dynamic_cast算法的具体实现;C Name Mangling规则，包括GCC对C 代码中各个名称的编码方式。 本书适合有意深理解C 对象模型、了解C 代码底层实现的读者阅读。阅读本书需要具备一定的C 基础知识。
数学建模趣味学:从徒手挖爆米花到玩转竞赛
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在核心素养导向的教育背景下，数学建模成为连接课堂知识与现实世界的桥梁。本书旨在打破“学用分离”困境，引导读者以数学眼光观察生活，用量化思维解决实际问题，实现“学以致用，用以致学”。 全书通过"模数师"与"小海"的对话，围绕描述与理解、估计与预测、评价与决策、溯因与解释4类问题，以53个话题展开，系统呈现数学建模全过程。本书内容涵盖方程、函数、统计图等基础工具，费米估算、类比估算等估算技术，层次分析法、熵权法等客观评价方法，遗传算法、粒子群算法等优化技术，以及断点回归、双重差分、工具变量等因果推断方法。 本书适合中学生、大学生和其他数学爱好者阅读，既可作为数学建模入门的自学用书，也可供教师用作项目式教学或建模竞赛的参考教材。
趣学CCNA——路由与交换(第2版)
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本书用直白风趣的语言、通俗易懂的方式讲述路由交换方向CCNA考试所涉及的基础理论与核心技术。 本书主要介绍OSI和TCP/IP模型、TCP/IP、以太网、路由器和交换机在网络中的作用、IP编址、操作与配置Cisco IOS设备、管理网络设备、路由基础与静态路由、动态路由基础与RIP、EIGRP、路状态路由协议概述与OSPF协议、网络地址转换、广域网、访问控制列表、IPv6、二层交换技术、VLAN技术、配置STP、第一跳冗余协议、网络架构设计等内容，既涵盖了网络技术的宏观理论，也囊括了网络协议的微观工作原理和针对网络设备的具体操作方式。 本书专为技术层次介于零基础和CCNA水平之间的初学者造，既适合作为相关课程的辅助教材和课后读物，也可作为参加CCNA认证考试的考生的自学读物。
Actran声学仿真分析标准教程
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本书基于Actran 2020系统地介绍Actran的各种基本功能和声学模拟分析中常用的分析方法。全书分为 9 章，主要内容有声学基本理论、Actran软件模块功能与基本理论、辐射噪声的直频响分析、模态分析及管道声模态在管道声传播中的应用、振动声学仿真的直频响法、振动声学仿真的模态频响法、声波的耗散吸收分析、虚拟统计能量分析法、气动声学分析法等知识。 本书适合作为各类院校相关专业学生的辅导教材，也适合作为声学工程分析相关科研院所研究人员的科研参考资料。
开源项目成功之道
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本书全面深地探讨了源项目的生态，不仅揭示了源文化的精髓，还提供了实践指南，帮助读者在源世界中找到自己的位置并发挥影响力。本书共分为三部分：首先，介绍了源的基础知识、历史背景和选择源的动机等；其次，深探讨了如何运营源项目，包括建设社群、处理冲突和应对增长等；最后，揭示了源项目商业化的途径和策略，分析了不同的商业化模式，并指导读者为源项目设定清晰的商业方向。 本书不仅适合对源软件感兴趣的读者、IT从业人员以及致力于源健康发展的人员阅读参考，还适合作为高等院校相关专业的源教育读物。
Python物理建模初学者指南(第2版)
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本书介绍了如何使用 Python语言行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第 1版的基础上增加了关于用 SymPy行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的 pandas和 sklearn库、关于 Python类和面向对象编程的门知识、命令行工具，以及如何使用 Git行版本控制。 本书适合对科学计算感兴趣、想要使用 Python完成物理建模的学生和研究人员阅读。
深度学习与大模型工程化
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本书聚焦深度学习与大模型技术的工程化落地，以讲透原理、动手实现代码、提供可复用案例为核心，构建从基础入门到前沿应用的完整学习体系。 本书共分为4个部分。*部分为基础入门篇，主要讲解深度学习核心概念、线性回归、神经网络基础及PyTorch框架应用，包含从零实现线性回归模型训练、Logistic回归实战、多项式回归与模型选择等案例。第二部分为计算机视觉模型篇，先介绍CNN的原理，再结合边缘检测、猫狗分类研究（基于VGG16）、验证码识别（基于ResNet）、人脸相似度判断（基于孪生神经网络）、火焰和烟雾目标检测（基于YOLOv12）等实战项目讲解计算机视觉任务。第三部分为自然语言处理模型篇，从循环神经网络到注意力机制与机器翻译，通过微博话题识别、气温预测（基于CNN-LSTM混合模型）、从中文到英文的翻译（基于Seq2Seq与注意力机制）等实战项目，破解序列数据建模难题。第四部分为大模型架构与应用篇，解析Transformer架构，通过小型中文聊天系统与医疗问答大模型定制两大实战项目，介绍开源大模型微调与推理。 本书适合深度学习初学者（含计算机相关专业学生）、AI开发/测试工程师、企业AI技术管理者/运维工程师、科研人员/技术爱好者阅读，既为入门者搭建系统知识框架，也为资深从业者提供项目落地参考，助力快速掌握深度学习工程化核心技能。
数字银行安全体系构建
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本书内容来源于网商银行在信息安全方面的一线实战经验，主要介绍网商银行作为一家数字化银行如何行网络信息安全体系建设，覆盖的安全子领域包括：基础设施安全、业务应用安全、数据安全、威胁感知、红蓝演练等。本书的内容总体分为六个部分：第一部分介绍数字银行安全体系建设的整体架构与方法论，第二部分介绍默认安全机制，讲述如何有效控制所有已知类型的安全风险，第三部分介绍可信纵深防御体系，讲述如何应对未知类型的安全风险和高级威胁，第四部分介绍威胁感知与响应体系，讲述对于可能发生的威胁如何有效感知和处置，第五部分介绍实战检验，通过实战攻防演习的方式讲述如何检验安全体系的有效性和安全水位，第六部分介绍安全数智化，讲述如何通过数字化、自动化、智能化实现安全工作的有效展。
数据可视化分析与实践
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在信息爆炸的时代，数据可视化作为有效理解和利用数据的方式，能将复杂数据转化为直观图形，以洞察数据规律和趋势。本书是一份实用的数据可视化分析与实战指南，分为三大部分。*部分讲解理论基础，从数据可视化基本概念出发，介绍图表类型、设计原则及相关工具，接着阐述数据采集方法、预处理环节（清洗、集成、规约与转换），还介绍多种数据分析方法，帮助读者建立扎实的理论基础。第二部分聚焦DataEase工具，对从安装部署、数据源管理，到图表制作、仪表板设计等环节的操作要点进行详尽阐述，助力读者掌握该工具。第三部分通过销售驾驶舱分析、《全唐诗》可视化分析、全球商业开源洞察分析3个实际案例，介绍数据可视化在不同场景中的应用，提升读者实战能力。 本书适合对数据可视化感兴趣，希望系统学习其基础理论，掌握DataEase工具使用方法，并通过实际案例提升实战能力的初学者以及有一定基础的读者阅读。
人工智能技术与实践——基于MindSpore平台
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本书是一本为人工智能初学者量身定制的实用指南，旨在帮助读者迅速掌握人工智能的核心概念和应用技巧。本书从基础概念入手，结合应用实例，使用MindSpore框架，深入浅出地引导读者理解和掌握人工智能的基本原理、技术及*新发展。全书共分为4篇16章，覆盖人工智能的各个重要领域。人工智能入门篇（第1、2章）介绍人工智能概述、人工智能发展历程、人工智能Python开发入门和MindSpore开发入门，并给出基于MNIST数据集识别手写数字的入门实战介绍。机器学习及实战篇（第3～5章）包括监督学习、无监督学习、强化学习。深度学习及实战篇（第6～10章）介绍深度神经网络、知识图谱、生成对抗网络、迁移学习和注意力机制。人工智能前沿与伦理篇（第11～16章）涉及扩散模型、推荐系统、量子计算、轻量级人工智能、人工智能大模型、人工智能伦理等前沿主题。 本书适合对人工智能感兴趣的学生及从业者，旨在帮助读者夯实理论基础，提升实际编程能力，从而在未来的学习和工作中更加游刃有余。
